Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật dầu khí: Nghiên cứu nâng cao hiệu quả xử lý khí tự nhiên tại mỏ Hải Thạch

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:202

Thêm vào BST

Báo xấu

10
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận án "Nghiên cứu nâng cao hiệu quả xử lý khí tự nhiên tại mỏ Hải Thạch" được hoàn thành với mục tiêu nhằm xây dựng phương pháp mới và phù hợp nhằm dự báo sản lượng khai thác khí condensate tại mỏ HT, đảm bảo khả năng thu hồi và khai thác của từng giếng; cung cấp nguồn dữ liệu và ổn định điều kiện đầu vào của hệ thống xử lý; Phát hiện kịp thời những bất thường của giếng khai thác và máy nén khí cao áp nhằm ổn định áp suất và đảm bảo dòng chảy khí cho quá trình xử lý và thu hồi khí bay hơi (flash gas).

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật dầu khí: Nghiên cứu nâng cao hiệu quả xử lý khí tự nhiên tại mỏ Hải Thạch

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT NCS. TRẦN NGỌC TRUNG NGHIÊN CỨU NÂNG CAO HIỆU QUẢ XỬ LÝ KHÍ TỰ NHIÊN TẠI MỎ HẢI THẠCH Ngành: Kỹ thuật dầu khí Mã số: 9520604 LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. PGS.TS. Triệu Hùng Trường 2. TS. Ngô Hữu Hải Hà Nội, 2022
1 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong Luận án là trung thực và chưa từng được công bố trong bất cứ công trình nào khác. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2023 Tác giả Luận án Trần Ngọc Trung
2 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ...................................................................................................... 1 MỤC LỤC .................................................................................................................. 2 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT ................................................... 5 DANH MỤC CÁC BẢNG ........................................................................................ 8 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ .................................................................. 9 MỞ ĐẦU .................................................................................................................. 13 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG LĨNH VỰC XỬ LÝ KHÍ TRÊN THẾ GIỚI, VIỆT NAM VÀ CÁC GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ XỬ LÝ KHÍ ........................................................................................ 24 1.1. Tổng quan về xử lý khí tự nhiên trên các giàn khai thác .........................24 1.2. Vị trí và vai trò của mỏ khí – condensate HT-MT ....................................33 1.3. Hệ thống khai thác, xử lý khí tại mỏ HT-MT ............................................36 1.3.1. Hệ thống thu gom khí đầu vào và bình tách lỏng ....................................38 1.3.2. Hệ thống làm khô khí ...............................................................................39 1.3.3. Hệ thống nén khí áp suất cao và đo đạc thương mại ..............................40 1.3.4. Hệ thống xử lý condensate .......................................................................41 1.3.5. Hệ thống và cơ chế dự báo lưu lượng nhằm tối ưu chế độ vận hành và đảm bảo dòng chảy trong đường ống nội mỏ ............................................................42 1.3.6. Hệ thống và cơ chế dự báo bất thường của giếng và thiết bị trong việc nâng cao hiệu quả xử lý khí tại mỏ HT ..............................................................52 1.4. Các phương pháp nâng cao hiệu quả xử lý khí tự nhiên ..........................56 1.4.1. Các phương pháp truyền thống nâng cao hiệu quả xử lý khí tự nhiên ...56 1.4.2. Các giải pháp hiện đại nâng cao hiệu quả xử lý khí tự nhiên .................63 1.4.3. Phương pháp nâng cao hiệu quả xử lý khí tự nhiên sử dụng công nghệ xử lý số liệu thông minh ..........................................................................................72 1.4.4. Luận giải các phương pháp đang được áp dụng hiện nay và xu hướng trong thời gian tới ..............................................................................................85 1.5. Kết luận chương ............................................................................................87 CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH XỬ LÝ SỐ LIỆU THÔNG MINH NHẰM NÂNG CAO HIỆU QUẢ XỬ LÝ KHÍ TẠI MỎ HẢI THẠCH ......................... 90 2.1. Nghiên cứu nâng cao độ chính xác phương pháp dự báo lưu lượng khí condensate, đảm bảo khả năng thu hồi và khai thác tại mỏ HT .....................90 2.1.1. Giới thiệu phương pháp đang được áp dụng nhằm dự báo lưu lượng khí condensate tại mỏ HT ........................................................................................90
3 2.1.2. Các nghiên cứu xử lý số liệu thông minh trong dự báo lưu lượng khai thác ...........................................................................................................................97 2.1.3. Nghiên cứu phát triển mô hình dự báo sản lượng khí condensate sử dụng hệ thống suy luận mờ thần kinh thích ứng cải tiến ............................................99 2.1.4. Xây dựng mô hình dự báo sản lượng khi condensate mỏ HT ................111 2.2. Nghiên cứu mô hình dự báo bất thường nhằm ổn định áp suất và đảm bảo dòng chảy khí bay hơi cho quá trình xử lý khí tại mỏ HT.............................126 2.2.1. Giới thiệu phương pháp đang được áp dụng nhằm dự báo, theo dõi bất thường tại mỏ HT .............................................................................................126 2.2.2. Phương pháp xử lý số liệu thông minh nhằm dự báo bất thường .........129 2.2.3. Nghiên cứu mô hình phát hiện bất thường sử dụng mạng tự động mã hoá dựa trên bộ nhớ dài – ngắn hạn cải tiến (LSTM-AE) ......................................135 2.2.4. Xây dựng mô hình dự báo bất thường cho bộ dữ liệu giếng khai thác và máy nén khí cao áp HT ....................................................................................143 2.3. Kết luận chương ..........................................................................................148 CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG MÔ HÌNH XỬ LÝ SỐ LIỆU THÔNG MINH NHẰM NÂNG CAO HIỆU QUẢ XỬ LÝ KHÍ TẠI MỎ HẢI THẠCH ....................... 150 3.1. Áp dụng mô hình dự báo sản lượng khí condensate mỏ HT ..................150 3.1.1. Tập dữ liệu nhằm dự báo sản lượng giếng khai thác mỏ HT ................150 3.1.2. Kiểm chứng kết quả áp dụng mô hình dự báo lưu lượng khai thác tại mỏ HT ....................................................................................................................157 3.1.3. Áp dụng kết quả nghiên cứu trong quá trình tối ưu hoá khai thác các giếng của mỏ HT-MT .................................................................................................160 3.1.4. Đánh giá kết quả áp dụng tại mỏ HT ....................................................165 3.2. Áp dụng mô hình phát hiện bất thường cho quá trình xử lý khí tại mỏ HT .............................................................................................................................166 3.2.1. Các máy nén khí tại mỏ HT-MT ............................................................166 3.2.2. Tập dữ liệu giếng khai thác và máy nén khí cao áp mỏ HT ..................168 3.2.3. Cơ chế phát hiện bất thường .................................................................171 3.2.4. Kiểm chứng và thảo luận kết quả phát hiện bất thường sử dụng phương pháp xử lý số liệu thông minh tại mỏ HT.........................................................178 3.2.5. Đánh giá kết quả áp dụng tại mỏ HT ....................................................187 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .............................................................................. 189 Kết luận...............................................................................................................189 Kiến nghị.............................................................................................................191
4 DANH MỤC CÁC BÀI BÁO, CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ ĐÃ CÔNG BỐ .............................................................................................................. 192 TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................................................... 195
5 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT STT Ký hiệu chữ Chữ viết và nghĩa đầy đủ Chữ viết và nghĩa đầy đủ viết tắt (tiếng Việt) (tiếng Anh) 1 AI Trí tuệ/Trí thông minh nhân Artificial Intelligence tạo 2 AM Cơ chế chú ý Attention Mechanism 3 ANFIS Hệ thống suy luận mờ thần Adaptive Neuro-Fuzzy kinh thích ứng Inference System 4 ANN Mạng nơ-ron nhân tạo Artificial Neural Network 5 BPF Mạng thần kinh truyền thẳng Backpropagation Feed- lan truyền ngược forward 6 CNN Mạng nơ-ron tích chập Convolutional Neural Network 7 DL Học sâu Deep Learning 8 DNN Mạng thần kinh học sâu Deep Neural Networks 9 FCM Phương pháp phân cụm mờ Fuzzy C-mean (FCM) C-mean clustering 10 FIS Hệ thống suy luận mờ Fuzzy Inference System 11 FL Logic mờ Fuzzy Logic 12 GA Giải thuật di truyền Genetic Algorithm 13 GAN Mạng đối nghịch tạo sinh Generative Adversarial Networks 14 HT-MT Hải Thạch - Mộc Tinh Hai Thach – Moc Tinh field 15 LeakyReLU Đơn vị chỉnh lưu tuyến tính Leaky Rectified Linear Unit Leaky 16 LOESS Hồi quy cục bộ sử dụng bình Local regression using phương tuyến tính tối thiểu có weighted linear least squares trọng số
6 17 LSTM Mạng bộ nhớ dài - ngắn hạn Long Short Term Memory network 18 LSTM-AE Mạng tự động mã hóa dựa Long Short Term Memory trên Bộ nhớ dài - ngắn hạn based Autoencoder network 19 MAE Trung bình sai số tuyệt đối Mean Absolute Error 20 MAPE Phần trăm sai số trung bình Mean Absolute Percent Error tuyệt đối 21 MCC Hệ số tương quan Matthews Matthews Correlation Coefficient 22 MF Hàm liên thuộc Membership Function 23 ML Học máy Machine Learning 24 MLP Perceptron nhiều lớp Multi-Layer Perceptrons 25 MSE Sai số toàn phương trung bình Mean Square Error 26 OCSVM Máy vector hỗ trợ một lớp One-class Support Vector Machine 27 PE Nơron (phần tử xử lý PE) của Processing Elements for mạng ANN ANN 28 PSO Tối ưu hoá bầy đàn Particle Swarm Optimization 29 R2 Hệ số xác định Coefficient of determination 30 ReLU Đơn vị chỉnh lưu tuyến tính Rectified Linear Unit (Rectified Linear Unit) 31 RLOESS Một phiên bản mạnh mẽ của Robust Local regression ‘loess’ chỉ định trọng số thấp using weighted linear least hơn cho các giá trị ngoại biên squares (outliner) trong hồi quy 32 RMSE Lỗi trung bình bình phương Root Mean Squared Error gốc 33 RNN Mạng nơ-ron hồi quy Recurrent Neural Network
7 34 RS Tìm kiếm ngẫu nhiên Random Search 35 SVM Máy vector hỗ trợ Support Vector Machines 36 TVD Độ sâu theo phương thẳng True Vertical Depth đứng 37 VA Tính toán phương sai Variance Account
8 DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Tiêu chuẩn kĩ thuật cho dòng khí thương mại, áp dung tại Bắc Mỹ, châu Âu và Trung Đông .................................................................................................... 28 Bảng 1.2: Tiêu chí kỹ thuật cho dòng khí thương mại đi vào đường ống dẫn khí Nam Côn Sơn ..................................................................................................................... 29 Bảng 1.3: Bảng phân tích thành phần khí khô cho Mộc Tinh .................................. 30 Bảng 2.1: Các thông số chính của Mô hình ANFIS với hai kiểu thuật toán phân vùng trừ và FCM .............................................................................................................. 117 Bảng 2.2: Tối ưu hóa siêu tham số .......................................................................... 144 Bảng 3.1: So sánh mô hình đang áp dụng và ANFIS cải tiến ................................. 160 Bảng 3.2: Kết quả độ mở từng giếng và sản lượng condensate tương ứng cho mẫu thử 2,169 triệu mét khối khí/ngày ................................................................................. 163 Bảng 3.3: Kết quả độ mở từng giếng và sản lượng condensate tương ứng cho mẫu thử 6,044 triệu mét khối khí/ngày ................................................................................. 164 Bảng 3.4: TPR, FPR và giá trị ngưỡng nhằm đạt được điểm F tối đa .................... 177
9 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1: Quá trình xử lý khí tự nhiên và chế biến thành phẩm ở hạ nguồn ............ 25 Hình 1.2: Mô hình thu gom và hệ thống xử lý khí tự nhiên: (1) thiết bị đầu giếng; (2) hệ thống tách và xử lý tạp chất.................................................................................. 26 Hình 1.3: Sơ đồ vị trí Lô 05-2 và 05-3, bể Nam Côn Sơn ........................................ 35 Hình 1.4: Sản lượng khí đã và sẽ khai thác tại mỏ HT-MT ...................................... 36 Hình 1.5: Các cụm giàn tại mỏ HT-MT .................................................................... 37 Hình 1.6: Sơ đồ hệ thống công nghệ xử lý khí tại giàn công nghệ PQP-HT ............ 38 Hình 1.7: Quá trình hình thành slug trong đường ống .............................................. 48 Hình 1.8: Đường vận hành tối ưu cho các thiết bị như máy nén, máy phát ............. 54 Hình 1.9: Công cụ RTO tại công trình xử lý khí Karso, Na Uy ............................... 65 Hình 1.10: Công suất nhà máy tăng lên 1% lượng tiêu thụ tại công trình xử lý khí Karso, Na Uy ............................................................................................................. 66 Hình 1.11: Mô hình mô phỏng tĩnh áp dụng tại hệ thống đường ống dẫn khí NOGAT, Hà Lan ....................................................................................................................... 69 Hình 1.12: Đường ống dẫn khí NOGAT, Hà Lan..................................................... 69 Hình 1.13: Áp suất hơi Reid (RVP) tại công trình BG Tunisia, trước và sau khi áp dụng phương pháp Realtime APC ............................................................................ 72 Hình 2.1: Kết quả tính toán áp suất, nhiệt độ đầu ra của máy nén cấp 1 và cấp 2 sử dụng phần mềm mô phỏng HYSYS với các điều kiện thực tế vận hành .................. 91 Hình 2.2: Sơ đồ hệ thống xử lý khí condensate tại mỏ HT-MT kết nối với 2 giếng cùng một vỉa chứa ..................................................................................................... 95 Hình 2.3: Sơ đồ khối của hệ thống suy luận mờ ..................................................... 101 Hình 2.4: Mô hình mờ Sugeno cơ bản bậc nhất với hai đầu và hai quy tắc ........... 108 Hình 2.5: Mô hình ANFIS tương đương cho mô hình mờ Sugeno bậc nhất với 2 luật mờ ............................................................................................................................ 109 Hình 2.6: Mô hình chung cho các bài toán Machine Learning ............................... 114 Hình 2.7: Phân chia dữ liệu cho các giai đoạn của quá trình học máy ................... 115
10 Hình 2.8: Lưu đồ cho thuật toán ANFIS cải tiến để dự báo lưu lượng giếng khí - condensate ............................................................................................................... 116 Hình 2.9: Kết quả huấn luyện mô hình ANFIS cải tiến cho tập huấn luyện .......... 117 Hình 2.10: Các chỉ số kiểm chứng mô hình với phân vùng FCM 80 cụm và 4 phương pháp làm mịn khác nhau ......................................................................................... 120 Hình 2.11: Các chỉ số kiểm chứng mô hình với phân vùng trừ có bán kính ảnh hưởng = 0,2 và 4 phương pháp làm mịn khác nhau ........................................................... 121 Hình 2.12: Các chỉ số kiểm chứng mô hình ANFIS cho phân vùng trừ với bán kính ảnh hưởng lần lượt là 0,3, 0,2 và 0,1: (a) MSE; (b) R; (c) Trung bình sai số và (d) Độ lệch chuẩn sai số...................................................................................................... 122 Hình 2.13: Các chỉ số kiểm chứng mô hình ANFIS cho phân vùng FCM với số cụm lần lượt = 30, 40 và 50: (a) MSE; (b) R; (c) Trung bình sai số và (d) Độ lệch chuẩn sai số ........................................................................................................................ 123 Hình 2.14: Sơ đồ quy trình xác thực chéo K-fold ví dụ với k = 5 .......................... 124 Hình 2.15: Các chỉ số đánh giá khi so sánh với nghiên cứu trước đây của Elbaz và cộng sự cho ANFIS FCM, PSO-ANFIS cải tiến: (a) MSE, (b) 𝑅2 và (c) VA ....... 126 Hình 2.16: Hệ thống giám sát thiết bị theo hướng dữ liệu ...................................... 132 Hình 2.17: Khả năng học tập của học sâu so với học máy truyền thống ................ 134 Hình 2.18: Sơ đồ lược đồ của LSTM ...................................................................... 137 Hình 2.19: Bộ tự mã hoá Autoencoder bao gồm quá trình mã hóa - encoder (giảm kích thước), giải mã - decoder (tái tạo) và không gian tiềm ẩn (Latent space) ...... 139 Hình 2.20: Quy trình tính toán của mạng tự mã tự hoá dựa trên bộ nhớ dài ngắn hạn cải tiến ..................................................................................................................... 142 Hình 2.21: Lưu đồ cho thuật toán LSTM-AE cải tiến để dự báo bất thường ......... 146 Hình 2.22: MAE cho tập dữ liệu đào tạo và xác thực với điểm dừng sớm ở khoảng 2400 epoch .............................................................................................................. 147 Hình 3.1: Hệ số tương quan giữa dữ liệu đầu vào cho nghiên cứu dự báo sản lượng giếng khai thác ........................................................................................................ 152
11 Hình 3.2: Bảng thống kê dữ liệu đầu vào cho nghiên cứu dự báo sản lượng giếng khai thác .......................................................................................................................... 152 Hình 3.3: Hiện tượng quá khớp trong khi áp dụng mô hình ANFIS phân vùng trừ với kỹ thuật xáo trộn ngẫu nhiên và không áp dụng kỹ thuật k-fold thông qua việc kiểm tra hàm hồi quy tuyến tính ...................................................................................... 153 Hình 3.4: Hiện tượng quá khớp đã được loại bỏ bằng cách sử dụng mô hình ANFIS phân cụm trừ với kỹ thuật xáo trộn ngẫu nhiên và áp dụng k-fold thông qua việc kiểm tra hàm hồi quy tuyến tính ...................................................................................... 154 Hình 3.5: Kết quả phân vùng FCM trong trường hợp có và không có xác thực chéo k-lần: (a) MSE; (b) R; (c) Trung bình sai số và (d) Độ lệch chuẩn sai số .............. 155 Hình 3.6: Kết quả phân vùng trừ trong trường hợp có và không có xác nhận thực k- lần: (a) MSE; (b) R; (c) Trung bình sai số và (d) Độ lệch chuẩn sai số ................. 156 Hình 3.7: Các chỉ số đánh giá khi so sánh với nghiên cứu trước đây của Elbaz và cộng sự cho ANFIS FCM, PSO-ANFIS cải tiến: (a) MSE, (b) 𝑅2 và (c) VA ................ 157 Hình 3.8: Độ mở choke các giếng cho 2 tháng kế tiếp cung cấp bởi phòng Công Nghệ Mỏ ........................................................................................................................... 159 Hình 3.9: Công thức hồi quy để ước tính lưu lượng từ van điều tiết sản lượng giếng (choke size) của giếng HT-Y .................................................................................. 159 Hình 3.10: Hệ số tương quan giữa dữ liệu đầu vào cho nghiên cứu bất thường giếng khai thác HT-X tại mỏ HT ...................................................................................... 169 Hình 3.11: Bảng thống kê các tham số của bộ dữ liệu nghiên cứu bất thường giếng khai thác HT-X ........................................................................................................ 169 Hình 3.12: Hệ số tương quan giữa áp suất đầu vào và ra (PQPPI2180 và PQPPI2182), nhiệt độ đầu vào và ra (PQPTI2180 và PQPTI2182), lưu lượng (PQPFI2180) và công suất của máy nén cao áp khí tự nhiên (PQPKM2180) ............................................ 170 Hình 3.13: Tối ưu hóa mô hình bằng cách sử dụng Kỹ thuật tối ưu hóa tìm kiếm ngẫu nhiên với hàm mục tiêu MAE ................................................................................. 172 Hình 3.14: Phân phối lỗi xây dựng lại cho tập dữ liệu Đào tạo (a) và Kiểm tra (b) ................................................................................................................................. 175
12 Hình 3.15: Các giá trị Độ chính xác (Precision) và Độ phủ (Recall) so với Ngưỡng cho một mạng được tối ưu hóa với bước thời gian = 2 và hàm kích hoạt = Leaky ReLU ....................................................................................................................... 176 Hình 3.16: Phân phối mất mát của tập dữ liệu và giá trị ngưỡng ........................... 179 Hình 3.17: Phát hiện bất thường nước khai thác cho giếng HT-X sử dụng phương pháp kiểm tra DeltaP ............................................................................................... 180 Hình 3.18: Phát hiện bất thường nước khai thác cho giếng HT-X dựa trên kết quả thử nghiệm giếng và phương pháp đo độ mặn mẫu nước ............................................. 181 Hình 3.19: Phát hiện bất thường nước khai thác cho giếng HT-X sử dụng dữ liệu Địa vật lý giếng khoan ................................................................................................... 182 Hình 3.20: Mô hình thuỷ động lực Eclipse E300 ................................................... 183 Hình 3.21: Phát hiện bất thường nước khai thác dựa trên kết quả mô hình đã hiệu chỉnh theo số liệu khai thác ..................................................................................... 183 Hình 3.22: Thời điểm anomaly phát hiện ra (vùng màu xanh và vàng được highlight) dựa trên sai số khôi phục lại của mạng LSTM-AE cải tiến cho giếng HT-X ......... 184 Hình 3.23: Chia dữ liệu (đường gạch ngang màu xanh lam) và biểu đồ bất thường (đường gạch ngang màu đỏ) cho ba thuộc tính tiêu biểu là nhiệt độ, áp suất và lưu lượng khí đầu vào máy nén ..................................................................................... 185 Hình 3.24: Bất thường thật sự (đường gạch ngang màu đỏ) và các điểm bất thường được phát hiện (đường màu xanh lá cây tô màu vàng) cho ba thuộc tính điển hình (a) và với phần phóng to của tập dữ liệu (b)................................................................. 187
13 MỞ ĐẦU Nằm trong 02 lô dầu khí 05-2 và 05-3 thuộc bể Nam Côn Sơn, thềm lục địa Việt Nam, Hải Thạch (HT) - Mộc Tinh (MT) thuộc dự án Biển Đông 1 là một trong những cụm mỏ dầu khí xa bờ - cách Vũng Tàu 320 km về phía Đông Nam, với độ sâu dưới mực nước biển từ 118 đến 145m và có cấu tạo địa chất rất phức tạp. Đây là vùng bất thường áp suất lớn, nhiệt độ vỉa rất cao (nhiệt độ ở đáy giếng lên đến 187oC và áp suất vượt ngưỡng 898atm). Đây cũng là dự án có quy mô lớn nhất từ trước tới nay tại Việt Nam, với tổng khối lượng kết cấu lên tới hơn 70 nghìn tấn, đòi hỏi các tiêu chuẩn hết sức ngặt nghèo về kỹ thuật - công nghệ. Sau hơn 14 năm kể từ khi thành lập vào ngày 26/02/2009, và sau 10 năm kể từ khi khai thác dòng dầu khí thương mại đầu tiên tại mỏ HT-MT (6/9/2013), đến nay (31/09/2022), Chi nhánh Tập đoàn Dầu khí Việt Nam - Công ty Điều hành Dầu khí Biển Đông (Biển Đông POC) đã khai thác an toàn, liên tục, hiệu quả hơn 16,29 tỷ m3 khí, hơn 26,2 triệu thùng condensate và doanh thu lũy kế đạt hơn 4 tỷ 405 triệu đô la Mỹ, nộp ngân sách Nhà nước hơn 1,16 tỷ đô la Mỹ [1]. Dự án đã bổ sung khoảng 2 tỷ m3 khí một năm cho các nhà máy điện - đạm tại khu vực Đông Nam Bộ. Doanh thu trước thuế của dự án mang lại ước đạt hơn 11,5 tỷ đô la Mỹ, thuế nộp cho nhà nước ước đạt hơn 1,7 tỷ đô la Mỹ và lợi nhuận sau thuế ước đạt hơn 4,6 tỷ đô la Mỹ. Việc vận hành và khai thác hiệu quả hai mỏ khí - condensate Hải Thạch và Mộc Tinh đã và đang đem lại những lợi ích kinh tế và xã hội to lớn cho đất nước, góp phần quan trọng đảm bảo an ninh năng lượng quốc gia. Có thể thấy, ở Việt Nam, việc tìm kiếm, thăm dò và khai thác các mỏ dầu khí (đặc biệt là mỏ khí và condensate) theo cách tiếp cận truyền thống lâu nay đã đến giới hạn biên của việc mang lại hiệu quả kinh tế, đòi hỏi chúng ta phải nghiên cứu, áp dụng những công nghệ hiện đại, phi truyền thống nhằm nâng cao hiệu quả quản trị và khai thác mỏ. Ý thức được vấn đề này, Biển Đông POC đã quan tâm và triển khai các nghiên cứu để ứng dụng các thành tựu công nghệ mới, tiên tiến, hiện đại nhằm tối ưu hóa chi phí, tăng cường tối đa lượng dầu khí thu hồi, nâng cao hiệu quả khai
14 thác và xử lý tại mỏ Hải Thạch - Mộc Tinh. Đây cũng là mục tiêu, nhiệm vụ hàng đầu đối với công ty trong thời gian tới. 1. Tính cấp thiết của đề tài Thế giới phát triển không ngừng kéo theo nhu cầu năng lượng ngày càng tăng cao. Hiện nay, các nguồn năng lượng mới, tái tạo đang được nghiên cứu và phát triển. Nhưng các nguồn năng lượng hóa thạch đặc biệt là dầu mỏ và khí tự nhiên vẫn là nguồn năng lượng chính của thế giới. Tuy nhiên, dầu mỏ và khí tự nhiên là nguồn tài nguyên có hạn, trữ lượng dầu, khí của các cấu tạo dầu khí giảm dần theo thời gian khai thác. Vì vậy, nâng cao hiệu quả tìm kiếm thăm dò các cấu tạo mới, nâng cao hiệu suất và giảm thiểu chi phí khai thác và nâng cao hệ số thu hồi dầu khí ở giai đoạn suy giảm năng lượng mỏ luôn là mục tiêu chiến lược và nhiệm vụ sống còn đối với các doanh nghiệp dầu khí. Có thể thấy, hiện nay phần lớn các mỏ dầu khí đang khai thác ở nước ta được đưa vào khai thác trong giai đoạn từ năm 1986 đến năm 2015 [2]. Trong đó, các mỏ có đóng góp sản lượng lớn đều đã khai thác được 15 - 35 năm, đang ở giai đoạn khai thác cuối đời mỏ, độ ngập nước cao và tiếp tục tăng theo thời gian. Độ ngập nước trung bình của các mỏ này hiện ở mức 50 - 90%, dẫn đến sản lượng suy giảm tự nhiên 15 - 25%/năm. Trong khi đó việc đầu tư phát triển mỏ mới gặp nhiều khó khăn. Việc tìm kiếm, thăm dò và khai thác các mỏ dầu khí (đặc biệt là mỏ khí và condensate) theo cách tiếp cận truyền thống lâu nay đã đến giới hạn biên của việc mang lại hiệu quả kinh tế, đòi hỏi chúng ta phải nghiên cứu, áp dụng những công nghệ hiện đại, phi truyền thống nhằm nâng cao hiệu quả quản trị và khai thác mỏ dầu khí. Ngành khai thác dầu khí mang nhiều yếu tố đặc thù và đòi hỏi hàm lượng cao về khoa học kỹ thuật. Mọi quyết định từ tìm kiếm thăm dò đến khai thác, xử lý các biến cố trong quá trình khai thác đều dựa trên phân tích các dữ liệu lịch sử thu thập được từ nhiều nguồn và phụ thuộc rất lớn vào kinh nghiệm của chuyên gia. Trong vòng đời của một mỏ dầu khí, từ khi khảo sát thăm dò cho đến khi vận hành khai thác, hàng trăm Terabyte dữ liệu đa cấu trúc được tạo ra và chỉ một phần thông tin
15 trong số dữ liệu đó được sử dụng. Công nghệ xử lý số liệu thông minh với các thuật toán trí tuệ nhân tạo có khả năng phân tích và khai phá khối dữ liệu khổng lồ thu thập được, sẽ giúp các công ty điều hành dầu khí tìm ra các mối quan hệ ẩn giữa các lớp thông tin vận hành sản xuất, xây dựng các mô hình dự báo và đánh giá. Qua đó hỗ trợ việc đưa ra các quyết định một cách chính xác, hiệu quả và khách quan hơn. So với các nước Bắc Âu, Mỹ, Nga và Iran đã có lịch sử hình thành và phát triển công nghệ khai thác, xử lí và truyền tải khí tự nhiên thì Việt Nam vẫn còn khá non trẻ. Số lượng nghiên cứu và bài báo khoa học của Việt Nam trong lĩnh vực xử lí khí tự nhiên còn rất hạn chế. Mặc dù vậy, xu hướng chuyển dịch từ khai thác dầu sang khai thác khí tự nhiên tại Việt Nam là tất yếu khi các mỏ dầu ở gần bờ đã gần cạn kiệt. Vì vậy việc nghiên cứu chuyên sâu về công nghệ xử lý khí cũng như nâng cao hiệu quả của công nghệ xử lý khí đang được áp dụng tại mỏ khí condensate như của Biển Đông POC có tính cấp bách và xuất phát từ nhu cầu của thực tiễn sản xuất. Trong số các giải pháp nâng cao hiệu quả xử lý khí trên thế giới và tại Việt Nam, phân tích dữ liệu là một lĩnh vực mới nổi bao gồm việc sử dụng các thuật toán thống kê và học máy tiên tiến để khám phá thông tin và mối quan hệ lịch sử và xu hướng hiện tại hiện diện trong các loại dữ liệu khác nhau [3-5]. Đây là ứng dụng dựa trên nền tảng khoa học dữ liệu, khả năng tích hợp cảm biến thông minh, mạng kết nối diện rộng và các thuật toán học máy mạnh mẽ. Vì vậy, việc nghiên cứu áp dụng công nghệ xử lý số liệu thông minh trên cơ sở áp dụng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ đưa ra những quyết định chính xác nhằm nâng cao hiệu quả xử lý khí đã trở thành một nhu cầu thực tế trong quá trình phát triển. Có thể nói, cụm mỏ HT-MT là điển hình của một mỏ dầu khí với đầy đủ các đặc trưng của một dự án thăm dò khai thác dầu khí, với dữ liệu khá hoàn thiện về địa chất cùng với dữ liệu vận hành khai thác hơn 10 năm. Sau thời gian dài khai thác, các vỉa chứa đã suy giảm áp suất nên xuất hiện nhiều hiện tượng phức tạp như ngưng tụ condensate vùng cận đáy giếng (condensate banking), ngập nước, xâm nhập cát…; đồng thời, hệ thống xử lý khí trên giàn Hải Thạch, do xuống cấp cũng như lưu lượng
16 khí giảm thấp, dao động mạnh, nên gặp nhiều sự cố thiết bị (máy nén khí, máy bơm bình tách, đường ống thu gom nội mỏ) làm ảnh hưởng đáng kể đến sản lượng khai thác khí condensate, tới công tác vận hành khai thác và hiệu quả xử lý khí tự nhiên tại mỏ Hải Thạch. Mặt khác, đối với các giàn khai thác khí, việc đảm bảo quá trình xử lý khí liên tục từ đầu vào từ tại các giếng khai thác đến đầu ra của tại máy nén khí, luôn là nhiệm vụ quan trọng hàng đầu. Mọi biến cố gây dừng bất kỳ cụm công nghệ nào cũng ảnh hưởng đến cả quá trình xử lý, thậm chí tạm dừng hoạt động cả giàn công nghệ. Chính vì vậy, cần phải có một công cụ xử lý dữ liệu thông minh để theo dõi bất thường của thiết bị và dự báo thông số đầu vào của hệ thống khai thác, xử lý nhằm đưa ra các phản ứng, điều chỉnh hệ thống liên tục, chính xác và nhanh chóng. Qua đó nâng cao hiệu quả xử lý khí và khai thác mỏ HT. Vì vậy, việc nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong khai thác, xử lý khí tự nhiên tại mỏ Hải Thạch là xu hướng quản trị mỏ kiểu mới, có thể giải quyết được những tồn tại mà hệ thống các phương pháp trước đây chưa giải quyết được, giúp giảm thiểu thời gian sự cố phải dừng giàn hay đóng giếng không theo kế hoạch, đảm bảo tính an toàn và vận hành liên tục của hệ thống công nghệ xử lý khí tự nhiên, qua đó nâng cao hiệu quả xử lý và khai thác mỏ HT. Đề tài “Nghiên cứu nâng cao hiệu quả xử lý khí tự nhiên tại mỏ Hải Thạch” có ý nghĩa khoa học và thực tiễn nhằm giải quyết các vấn đề đặt ra từ thực tế sản xuất đối với ngành dầu khí Việt Nam. Kết quả của luận án cũng sẽ góp phần thực hiện chuyển đổi số trong ngành dầu khí, nâng cao tỉ lệ ứng dụng thành tựu CMCN 4.0 trong nền công nghiệp nước nhà, trở thành nhóm tiên phong trong lộ trình chuyển đối số Quốc gia. 2. Mục đích nghiên cứu của luận án ▪ Nâng cao hiệu quả khai thác, xử lý khí tự nhiên tại mỏ Hải Thạch bằng phương pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ quá trình theo dõi, liên kết số liệu khai thác, phân tích và dự báo.
17 ▪ Xây dựng phương pháp mới và phù hợp nhằm dự báo sản lượng khai thác khí condensate tại mỏ HT, đảm bảo khả năng thu hồi và khai thác của từng giếng; cung cấp nguồn dữ liệu và ổn định điều kiện đầu vào của hệ thống xử lý. ▪ Phát hiện kịp thời những bất thường của giếng khai thác và máy nén khí cao áp nhằm ổn định áp suất và đảm bảo dòng chảy khí cho quá trình xử lý và thu hồi khí bay hơi (flash gas). 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3.1. Đối tượng nghiên cứu Hệ thống khai thác và xử lý khí tự nhiên tại mỏ Hải Thạch. 3.2. Phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu, phát triển phương pháp nâng cao hiệu quả khai thác, xử lý khí tự nhiên bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo giúp hỗ trợ quá trình theo dõi, phân tích và dự báo tại mỏ khí - condensate Hải Thạch thuộc dự án Biển Đông 1, Lô 05.2 và 05.3, tại bồn trũng Nam Côn Sơn, nằm cách bờ biển Việt Nam khoảng 300 km về phía Nam. 4. Nội dung nghiên cứu Đánh giá thực trạng về tình hình nghiên cứu và thực tế khai thác xử lý khí trên thế giới, tại Việt Nam và mỏ HT-MT. Phân tích và tóm tắt những thành tựu hiện có, tìm ra những tồn tại hạn chế cần hoàn thiện và đề xuất phương hướng nghiên cứu nâng cao hiệu quả khai thác, xử lý khí tại mỏ HT. Đánh giá, phân tích thực trạng tình hình nghiên cứu công nghệ xử lý số liệu thông minh trong ngành công nghiệp dầu khí trên thế giới và tại Việt Nam. Đánh giá và phân tích cơ hội của công nghệ xử lý số liệu thông minh trong hoạt động nâng cao hiệu quả xử lý khí tự nhiên tại mỏ HT. Đánh giá hiện trạng chương trình kiểm tra giếng và dự báo sản lượng khai thác tại mỏ HT. Nghiên cứu tổng quan phương pháp dự báo chuỗi thời gian sử dụng Học máy trong ngành dầu khí. Nghiên cứu và phát triển phương pháp dự báo sản lượng
18 khí – condensate dựa trên Hệ thống suy luận mờ thần kinh thích ứng cải tiến (Improved Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System - ANFIS), đảm bảo khả năng thu hồi và khai thác của từng giếng; cung cấp nguồn dữ liệu và ổn định điều kiện đầu vào của hệ thống xử lý. Nghiên cứu tổng quan các phương pháp học sâu để phát hiện bất thường. Nghiên cứu và phát triển phương pháp phát hiện bất thường cho nước xâm nhập giếng khai thác và máy nén khí cao áp sử dụng Mạng tự động mã hóa cải tiến dựa trên Bộ nhớ dài - ngắn hạn (Improved Long Short Term Memory based Autoencoder network – Improved LSTM-AE), nhằm ổn định áp suất và đảm bảo dòng chảy khí bay hơi cho quá trình xử lý khí. 5. Phương pháp nghiên cứu và cách tiếp cận 5.1. Cách tiếp cận Tiến hành phân tích, đánh giá thực trạng về tình hình nghiên cứu và thực tế xử lý khí trên thế giới, tại Việt Nam và mỏ HT-MT. Tìm hiểu các thành tựu khoa học, công nghệ tiên tiến và các thuật toán xử lý dữ liệu mới, thông minh đang áp dụng trong ngành công nghiệp dầu khí trên thế giới và tại Việt Nam. Phân tích và tóm tắt những thành tựu hiện có, làm sáng tỏ những yêu cầu cấp thiết, những tồn tại và thách thức của công nghệ xử lý số liệu thông minh. Từ đó đề xuất phương hướng và tiến hành các nghiên cứu nâng cao hiệu quả khai thác, xử lý khí tại mỏ HT. 5.2. Phương pháp nghiên cứu, kỹ thuật sử dụng Nghiên cứu lý thuyết: đánh giá thực trạng nghiên cứu ứng dụng công nghệ xử lý số liệu thông minh trên cơ sở áp dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo trong ngành dầu khí trên thế giới và tại Việt Nam. Nắm vững phương pháp luận, công nghệ và các thuật toán xử lý dữ liệu mới, thông minh để giải quyết các vấn đề nghiên cứu đặt ra trong đề tài. Điều tra khảo sát, thu thập, thống kê và xử lí số liệu: Tiến hành điều tra, khảo sát hiện trạng thực tế sản xuất, khả năng thu thập thống kê và xử lí số liệu về
19 lịch sử khai thác tại mỏ HT. Từ đó, định hướng vấn đề nghiên cứu phù hợp với yêu cầu đặt ra của thực tiễn sản xuất. Nghiên cứu mô hình: Trên cơ sở các kết quả nghiên cứu lý thuyết và kết quả điều tra khảo sát, thu thập, thống kê và xử lí số liệu, tiến hành nghiên cứu lựa chọn mô hình phù hợp. Thử nghiệm và đánh giá để hiệu chỉnh tối ưu mô hình đã chọn. Phương pháp chuyên gia: Tham khảo, xin ý kiến tư vấn của các chuyên gia, các nhà khoa học, các nhà quản lý giàu kinh nghiệm trong và ngoài nước để định hướng các nội dung nghiên cứu, cũng như hoàn thiện và củng cố độ tin cậy của các kết quả nghiên cứu. 6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn 6.1. Ý nghĩa khoa học Công nghệ xử lý số liệu thông minh trên cơ sở áp dụng phương pháp Học máy có thể khai thác tối đa lợi ích của cơ sở dữ liệu lịch sử và thời gian thực của hệ thống khai thác, xử lý tại mỏ khí condensate HT. Việc khai thác một cách hiệu quả khối dữ liệu này có ý nghĩa vô cùng quan trọng về khoa học và thực tiễn, và là một trong những trọng tâm nghiên cứu hiện nay của Biển Đông POC nhằm nâng cao hiệu quả khai thác và khả năng cạnh tranh. Đây cũng là hướng nghiên cứu đang được các nhà khoa học rất quan tâm triển khai áp dụng trong tất cả các lĩnh vực của đời sống, xã hội. Kết quả nghiên cứu có giá trị và độ tin cậy, đã góp phần phát triển và ứng dụng các mô hình thuật toán, công nghệ xử lý số liệu thông minh trong công tác dự báo sản lượng khai thác và phát hiện các bất thường, góp phần nâng cao hiệu quả xử lý khí tự nhiên. Mô hình xử lý dữ liệu trong nghiên cứu này có khả năng đánh giá, hiệu chỉnh và có độ tin cậy cao, hỗ trợ các kĩ sư điều hành đưa ra các phản ứng phù hợp và nhanh chóng giúp giảm thiểu được rủi ro trong hoạt động vận hành khai thác. Qua đó, đảm bảo tính an toàn và vận hành liên tục và nâng cao hiệu quả khai thác, xử lý khí tự nhiên tại mỏ HT. Do đó, đây là hệ thống, phương pháp quản trị mỏ mới, có tính sáng tạo, có hàm lượng khoa học cao.